concurrenthashmap通过分段锁、volatile变量、cas原子操作和分片计数实现高并发线程安全：读操作无锁，写操作仅锁单桶，扩容多线程协助，提供putifabsent等原子方法，size()返回近似值。
ConcurrentHashMap 能在保证线程安全的同时支撑高并发，核心在于它不锁整个表，而是通过分层控制、无锁读、细粒度写锁和原子操作协同实现——不是靠“更狠的锁”，而是靠“更少、更短、更聪明的同步”。
读操作几乎完全无锁
get、containsKey 等读方法全程不加锁。关键依赖：
- Node 节点的 val 和 next 字段都声明为 volatile，确保其他线程对值或链表结构的修改能立即被读线程看到；
- 哈希寻址（
hash & (table.length - 1)）和遍历链表/红黑树的过程本身是纯计算，无共享状态竞争； - 即使读取过程中发生扩容或节点迁移，ConcurrentHashMap 也通过 ForwardingNode 等机制保证读操作总能获得一个一致（虽非实时最新）的结果。
写操作只锁定最小必要单元
put、remove 等写操作不再锁整个 Map，甚至不锁整个 Segment（JDK 8+ 已移除 Segment）：
- 定位到具体桶（bin）后，仅对该桶的头节点加 synchronized 锁（例如锁住链表头 Node 或红黑树根 TreeNode）；
- 同一桶内操作串行，但不同桶之间完全并行——100 个线程往 100 个不同 key 写入，基本互不影响；
- 扩容时采用多线程协助机制：一个线程触发扩容，其他线程在 put 时发现正在扩容，会主动帮助迁移部分桶，避免单点瓶颈。
复合逻辑靠原子方法保障，不靠手写同步
避免“先查再改”这类非原子组合引发竞态，ConcurrentHashMap 提供内置原子方法：
-
putIfAbsent(key, value)：键不存在才插入，一次 CAS + 锁检查完成； -
computeIfAbsent(key, func)：键不存在时才调用函数生成值，且整个过程线程安全，函数最多执行一次； -
merge(key, value, remappingFunc)：存在则合并，不存在则插入，一步到位。
这些方法内部已封装了必要的同步与重试逻辑，比手动加锁或双重检查更简洁、更可靠。
计数与结构变更做异步/分片优化
像 size()、mappingCount() 这类全局统计操作，不阻塞写线程：
- 使用 LongAdder 思路的分段计数器（baseCount + counterCells 数组），写操作更新局部计数器，读时做汇总；
- 结果是近似实时值，但避免了为拿一个数字而锁全表；
- 实际业务中若需强一致性计数，应单独维护 LongAdder，而非依赖 size()。
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